DE NOUVELLES DIMENSIONS À L’AUTO-APPRENTISSAGE DANS UN ENVIRONNEMENT D’APPRENTISSAGE EN RÉSEAU
Bibliographic record
Abstract
Les nouvelles technologies ont changé le paysage éducatif. Il est maintenant possible pour les apprenants autonomes de participer de manière informelle dans des activités d’apprentissage en ligne ouvert et en réseau, comme dans les cours en ligne ouverts et massifs (ou MOOC, l’acronyme anglais pour Massive Open Online Course). Notre recherche a analysé l’agence et le niveau d’autonomie requis par les apprenants dans ce genre de cours. En appliquant le modèle de quatre dimensions de contrôle des apprenants de Bouchard, nous avons constaté qu’il y a de nouvelles dimensions à l’auto-apprentissage dans des environnements d’apprentissage connectivistes. La recherche a également mis en lumière les nouveaux défis et opportunités pour les autodidactes qui pourraient ne pas être en mesure de faire appel à des éducateurs de confiance pour un soutien dans leurs apprentissages mais qui se fient plutôt sur l’agrégation de l’information et de la communication et de la collaboration informelle disponibles par le biais des médias sociaux pour faire avancer leur apprentissage.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".